Bài viết

Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa GenAI và Agentic AI?

Tháng Một 4, 2025

Chia sẻ với:

Nội dung bài viết

Tiếp nối Generative AI (AI tạo sinh), Agentic AI là công nghệ hứa hẹn mang lại một kỷ nguyên mới của sự tự chủ và khả năng tư duy độc lập cho các giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Vậy Agentic AI là gì và đâu là sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI? Cùng FPT.AI khám phá trong bài viết sau.

Agentic AI là gì?

Là một nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, Agentic AI là hệ thống AI có khả năng học tăng cường (Reinforcement Learning), tự nhận thức ngôn ngữ và tư duy quyết định dựa trên bối cảnh. Nó có thể phân tích, đặt mục tiêu, hoạch định chiến lược, tự ra quyết định, thậm chí tự điều chỉnh hành vi của mình thông qua cơ chế thử – sai để đảm bảo đạt được mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.

Đặc biệt, Agentic AI có khả năng “xâu chuỗi” – chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ, dễ quản lý và triển khai hiệu quả. Ví dụ, khi được yêu cầu tạo một trang web, hệ thống các tác nhân (AI Agents) sẽ tự động lập kế hoạch và thực hiện từng bước như:

Thiết kế cấu trúc và bố cục trang web.
Soạn nội dung cho từng trang.
Viết mã HTML, CSS và backend cần thiết.
Thiết kế hình ảnh và tích hợp đồ họa.
Kiểm tra độ phản hồi và sửa lỗi phát sinh.

>>> XEM NGAY: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot

Agentic AI hoạt động như thế nào?

Agentic AI hoạt động theo quy trình bốn bước để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả và tự chủ như sau

Nhận thức (Perceive): Agentic AI thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, cơ sở dữ liệu và giao diện kỹ thuật số. Quá trình này bao gồm việc trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường để hệ thống xây dựng hiểu biết rõ ràng về bối cảnh xung quanh.
Lý luận (Reason): Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò như một bộ máy lý luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra các giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt để thực hiện các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống đề xuất. Bước này sử dụng các kỹ thuật như Retrieval-Augmented Generation (RAG) để truy cập các nguồn dữ liệu độc quyền và cung cấp kết quả chính xác, phù hợp, giúp Agentic AI có thể đưa ra quyết định tối ưu cho từng tình huống.
Hành động (Act): Bằng cách tích hợp với các công cụ và phần mềm bên ngoài thông qua API, Agentic AI có thể nhanh chóng thực hiện các nhiệm vụ dựa trên kế hoạch đã đề ra. Các biện pháp kiểm soát có thể được xây dựng để đảm bảo các AI Agents thực hiện nhiệm vụ chính xác, ví dụ như giới hạn mức chi trả của một nhân sự dịch vụ khách hàng.
Học tập (Learn): Agentic AI liên tục học hỏi từ những kinh nghiệm của chính nó. Quá trình này được gọi là “Data Flywheel” (vòng xoay dữ liệu), nơi mà dữ liệu liên tục được thu thập và phân tích để giúp Agentic AI nâng cao các mô hình, thích ứng, ra quyết định chính xác hơn theo thời gian và nâng cao hiệu suất hoạt động.

agentic ai là gì — Agentic AI hoạt động như thế nào?

>>> XEM THÊM: LLM Agent là gì? | Cách thức hoạt động, ưu và nhược điểm

Sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI

Agentic AI vượt trội hơn cả các hệ thống AI truyền thống và Generative AI (GenAI). Để hiểu rõ hơn, hãy xem bảng so sánh sau:

Tính năng	AI truyền thống	Generative AI (GenAI)	Agentic AI
Khả năng chính	Tự động hóa tác vụ lặp lại, theo quy tắc cố định. Phụ thuộc hoàn toàn vào sự lập trình và giám sát của con người.	Tạo nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh và mã nguồn. Hoạt động dựa trên các lệnh do con người đưa ra, giúp tăng tính sáng tạo và giảm thời gian làm việc.	Tự hành động dựa trên mục tiêu được đặt ra. Có khả năng tự đặt mục tiêu, lập chiến lược, đưa ra quyết định và thực hiện hành động độc lập.
Tính tự chủ	Không có khả năng tự chủ, chỉ làm theo các quy tắc lập trình trước.	Hạn chế về tự chủ, vẫn bị phụ thuộc vào hướng dẫn của con người để tạo ra nội dung.	Có khả năng tự chủ, đưa ra quyết định và hành động mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Học tập	Không có khả năng học hỏi, chỉ thực thi các quy tắc đã được lập trình sẵn.	Có khả năng học từ dữ liệu lớn để tạo ra các kết quả tốt hơn, nhưng không thể tự hành động hay cải thiện mà không có lệnh từ con người.	Có khả năng học từ kinh nghiệm, thích ứng và cải thiện hiệu suất theo thời gian, tự học để tối ưu hành động và mục tiêu.
Mức độ phản ứng	Phản ứng theo cách định trước, không thay đổi dựa trên tình huống hoặc môi trường.	Có thể phản hồi linh hoạt hơn dựa trên ngữ cảnh và dữ liệu đầu vào, nhưng chủ yếu phụ thuộc vào mô hình huấn luyện và lệnh cụ thể từ người dùng.	Phản ứng tự động và chủ động, có thể thay đổi chiến lược và mục tiêu dựa trên tình huống và mục tiêu tổng thể.
Khả năng ra quyết định	Giới hạn, theo quy tắc cố định	Có thể sinh đề xuất dựa trên prompt	Tự đặt mục tiêu và ra quyết định dựa trên bối cảnh

Như vậy, GenAI và Agentic AI, dù cùng thuộc trí tuệ nhân tạo, phục vụ các mục tiêu khác nhau với những đặc trưng riêng biệt. Trong khi Agentic AI hướng đến hành động tự chủ, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần giám sát liên tục, AI tạo sinh phụ thuộc vào đầu vào và hướng dẫn của con người để xác định bối cảnh và mục tiêu.

Sự khác biệt cốt lõi nằm ở đầu ra: GenAI tạo nội dung sáng tạo, còn Agentic AI tạo ra các hành động và giải pháp thực tế. Sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra những hệ thống mạnh mẽ, vừa sáng tạo vừa tự động hóa, mang lại hiệu quả toàn diện trong các ứng dụng đa dạng.

>>> XEM THÊM: AI Marketing là gì? Cách mạng hóa tiếp thị nhờ Generative AI

Ứng dụng thực tế của Agentic AI

Agentic AI có tiềm năng ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về những ứng dụng đáng chú ý của Agentic AI:

Hoạt động kinh doanh: Agentic AI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, hỗ trợ doanh nghiệp tự động quản lý chuỗi cung ứng, tối ưu hóa mức tồn kho, dự báo nhu cầu và thậm chí xử lý các kế hoạch hậu cần phức tạp và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí.
Chăm sóc sức khỏe: Agentic AI có thể đóng vai trò như các trợ lý chăm sóc sức khỏe 24/7, điều chỉnh kế hoạch điều trị theo thời gian thực, thậm chí cung cấp hỗ trợ trị liệu cá nhân hóa. Bằng cách phân tích Big Data, chúng có thể dự đoán các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, từ đó mang đến khả năng chăm sóc chủ động.
Phát triển phần mềm: Agentic AI không chỉ có khả năng tạo ra mã nguồn mà còn quản lý toàn bộ chu trình phát triển phần mềm. Các AI Agents có thể tự động thiết kế kiến trúc hệ thống, viết code và debug, thậm chí giám sát các quy trình đảm bảo chất lượng, tăng tốc độ phát triển phần mềm đồng thời thay đổi cách chúng ta xây dựng và duy trì các sản phẩm số.
An ninh mạng: Agentic AI có thể tự động giám sát lưu lượng mạng, phát hiện các bất thường và phản ứng với các mối đe dọa an ninh mạng theo thời gian thực mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Điều này giúp các chuyên gia tập trung vào những thách thức an ninh phức tạp hơn.
Quản lý nhân sự: Agentic AI cải thiện quản lý nhân tài bằng cách tự động hóa và nâng cao các quy trình như sàng lọc ứng viên và sắp xếp lịch phỏng vấn, onboarding và đào tạo. Chúng cũng có thể cung cấp tư vấn phát triển nghề nghiệp cá nhân hóa cho nhân viên dựa trên kỹ năng, hiệu suất và nhu cầu của công ty.
Nghiên cứu khoa học: Agentic AI có thể thúc đẩy đột phá bằng cách tự động thiết kế và thực hiện các thí nghiệm, phân tích kết quả, thậm chí hình thành các giả thuyết mới. Từ nghiên cứu dược phẩm đến khoa học vật liệu, các công nghệ này có thể đẩy nhanh tốc độ đổi mới trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.
Tài chính: Trong thế giới tài chính nhanh chóng, Agentic AI có thể cách mạng hóa việc quản lý danh mục đầu tư, phân tích xu hướng thị trường, đưa ra các quyết định giao dịch trong tích tắc và điều chỉnh chiến lược đầu tư theo dữ liệu kinh tế và sự kiện thực. Điều này có thể giúp nhà đầu tư có được mức lợi nhuận cao hơn.

>>>> KHÁM PHÁ: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh cho doanh nghiệp bán lẻ

Tại sao Agentic AI lại là xu hướng công nghệ tiềm năng?

Dưới đây là một số lý do vì sao Agentic AI đang thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ:

Khả năng tự chủ cao: Agentic AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. Nhờ đó, công nghệ đặc biệt hữu dụng trong việc xử lý những nhiệm vụ cần theo dõi liên tục hoặc các trường hợp ra quyết định nhanh chóng.
Khả năng giải quyết vấn đề: Kết hợp khả năng học máy và hành vi hướng tới mục tiêu, Agentic AI có thể phân tích và thích ứng để đưa ra các giải pháp mới, hiệu quả hơn cho mỗi tình huống cụ thể.
Tính linh hoạt và thích nghi: Agentic AI có thể điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới hoặc thay đổi từ môi trường. Điều này giúp nó xử lý tốt hơn các yêu cầu phức tạp và không thể dự đoán trước.
Khả năng cá nhân hóa: Agentic AI có khả năng cung cấp trải nghiệm và giải pháp phù hợp với từng cá nhân, dựa trên việc học hỏi từ các tương tác trước đó. Điều này mang lại giá trị lớn trong việc các nhân hóa quy trình phục vụ khách hàng.
Khả năng mở rộng: Sau khi được huấn luyện, Agentic AI có thể triển khai trên nhiều ứng dụng và ngành công nghiệp khác nhau, mang lại tiềm năng thay đổi toàn bộ các lĩnh vực một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Kỹ năng giao tiếp tốt: Agentic AI có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xác nhận kỳ vọng, thảo luận các nhiệm vụ, và thể hiện một mức độ lý luận trong việc ra quyết định, giúp việc tương tác và chỉ đạo các hệ thống này trở nên dễ dàng hơn với con người.

>>> XEM THÊM:

Thách thức khi triển khai Agentic AI

Mặc dù Agentic AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng việc triển khai công nghệ này vào thực tế vận vẫn là thách thức với nhiều doanh nghiệp. Dưới đây là các điểm cần lưu ý:

Rủi ro an ninh: Khả năng ra quyết định độc lập của Agentic AI có thể tạo ra những lỗ hổng bảo mật do thiếu sự giám sát liên tục. Khi bị xâm nhập hoặc tấn công dựa trên dữ liệu đầu vào (Adversarial Attacks), Agentic AI có thể bị thao túng, dẫn đến những hậu quả không lường trước được. Do đó cần chọn lựa đối tác công nghệ cung cấp giải pháp uy tín, có độ bảo mật cao.
Hành vi không mong muốn: Sự tự chủ của Agentic AI có thể phát sinh của những hành vi mà người tạo ra hoặc người sử dụng không lường trước được. Do đó, quá trình ra quyết định mục tiêu của mô hình phải được thiết lập minh bạch, để khi có những trường hợp phát sinh, con người có thể dễ dàng hiểu và khắc phục các hành vi của Agentic AI.
Chi phí năng lượng và tài nguyên: Dù không phải tất cả các nhân sự AI đều cần nguồn lực khổng lồ nhưng việc sử dụng các mô hình Agentic AI quy mô lớn cần rất nhiều năng lượng và dữ liệu, đặt ra lo ngại về tính bền vững.
Các vấn đề đạo đức và xã hội: Có 3 vấn đề đạo đức cần cân nhắc: Tình trạng thất nghiệp khi Agentic AI tự động hóa quá nhiều công việc truyền thống của con người, cách xác định trách nhiệm cho các hậu quả nghiêm trọng khi một nhân sự AI đưa ra quyết định sai và các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử do các thiên kiến có trong dữ liệu huấn luyện khi Agentic AI ra quyết định trong các lĩnh vực như thực thi pháp luật hoặc tuyển dụng.
Thiếu sự kiểm soát của con người: Việc phát triển nhữngbiện pháp an toàn như công tắc ngắt khẩn cấp (Kill Switch) để con người có thể ngừng hoạt động của hệ thống Agentic AI khá phức tạp. Một số nhà nghiên cứu lo ngại rằng các tác nhân AI tự chủ có thể phát triển các mục tiêu không phù hợp với giá trị của con người, gây ra mối đe dọa cho con người.

Tóm lại, Agentic AI mang lại tiềm năng ứng dụng thực tế rộng lớn và đa dạng, giúp cải thiện hiệu suất và tự động hóa trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, để phát huy hết tiềm năng của Agentic AI, việc cân bằng giữa tự chủ của AI và sự giám sát của con người là rất quan trọng. FPT.AI hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn sâu sắc hơn về các cơ hội và thách thức của Agentic AI. Nếu bạn quan tâm đến các giải pháp AI của FPT.AI, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: support@fpt.ai hoặc hotline: 1900 638 399.

>>> TÌM HIỂU THÊM: